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Staff back-end software engineer - recomendação

Summary

Staff back-end engineer building scalable recommendation systems in Kotlin/Java on AWS, collaborating with ML teams to deliver real-time ad suggestions for OLX’s marketplace.

E o que você precisa ter?

  • Sólida experiência prévia como Staff Engineer atuando na construção e evolução de arquiteturas de microsserviços e sistemas distribuídos de grande porte.
  • Forte experiência prática em Kotlin (e/ou Java moderno).
  • Conhecimento em Machine Learning, compreendendo o ciclo de vida de modelos (treinamento, inferência, feature stores, latência de predição) para colaborar ativamente com Cientistas de Dados.
  • Vivência em AWS, com boas práticas de CI/CD, observabilidade e cultura DevOps.
  • Boas habilidades de comunicação e mentoria técnica, com capacidade de traduzir complexidade técnica e guiar as entregas do time.


Diferenciais:

  • Experiência prévia em times de Busca, Recomendação, Personalização ou E-commerce.

Se você gosta de aprender e quer fazer parte desse desafio, essa oportunidade é a sua chance. Nessa posição de Staff Back-end Software Engineer, você vai somar ao time de Recomendação da Liga de Buyers, que tem como objetivo facilitar a jornada de navegação e busca dos nossos compradores, entregando sugestões inteligentes e contextuais de anúncios em tempo real, impulsionando a interação na plataforma.

No dia a dia você vai:

  • Liderar a arquitetura técnica e o design de sistemas do time de Recomendação em larga escala, garantindo baixa latência, alta disponibilidade e resiliência.
  • Atuar como referência técnica no time, promovendo as melhores práticas e elevando a barra de excelência em engenharia de software da equipe.
  • Evoluir microsserviços críticos em Kotlin, aplicando as melhores práticas de design de código, concorrência e testes.
  • Facilitar discussões técnicas e alinhar soluções de arquitetura com gerentes de produto, cientistas de dados e engenheiros do time.
  • Monitorar e otimizar a performance de sistemas distribuídos de alta vazão, identificando gargalos antes que impactem a experiência do comprador.

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